ビッグデータに対応するテクノロジーの代表例として、高速処理が可能なNoSQLとHadoopへの関心が高まっています。
確かに、増え続ける膨大なデータに対応するには、これまでの方法では限界が来ることは目に見えています。
しかし、NoSQLにしても、Hadoopにしても万能のテクノロジーではありません。それぞれの特性を踏まえ、適切な対策を講じることが重要です。
本資料ではIBMが提案するビッグデータ・ソリューションをご紹介していきます。
ホワイトペーパー
ホワイトペーパー
ビッグデータに対応するテクノロジーの代表例として、高速処理が可能なNoSQLとHadoopへの関心が高まっています。
確かに、増え続ける膨大なデータに対応するには、これまでの方法では限界が来ることは目に見えています。
しかし、NoSQLにしても、Hadoopにしても万能のテクノロジーではありません。それぞれの特性を踏まえ、適切な対策を講じることが重要です。
本資料ではIBMが提案するビッグデータ・ソリューションをご紹介していきます。
サイバーリスクは経営の最重要課題へ。取締役会に求められるインシデント対応の実践ガイド
なぜAIは定着しないのか? 全社活用を阻む3つの壁を突破し、業務の中で自然に動く仕組みを作るには
AIを武器化する攻撃者にどう立ち向かうか。1,000名のリーダー調査で迫る「5つのリスク防御論」
「自社は大丈夫」が一番危険。現場のセキュリティ意識を変える“標的型攻撃メール訓練”の始め方
AI導入の成否を左右するアーキテクチャ設計とは
なぜAIは定着しないのか? 全社活用を阻む3つの壁を突破し、業務の中で自然に動く仕組みを作るには
AI導入の成否を左右するアーキテクチャ設計とは
サイバーリスクは経営の最重要課題へ。取締役会に求められるインシデント対応の実践ガイド
AI 人材育成を単なる研修で終わらせない--事業を動かす AI スキル構築の 5 つのステップ
8 割超の組織が“インフラの限界”に直面──エージェント型 AI 時代の新たな基準とは